読了「人工知能は人間を超えるか/松尾豊」(その1)

人工知能は人間を超えるか/松尾豊

人工知能の入門書とも言われている本書。「人工知能とは何なのかを正しく理解しよう」というコンセプトで執筆されています。私は人工知能の開発に従事する技術者ですが、それでも「正しく理解」というフレーズを前にすると「念のため読んでおこう」という気持ちにさせられした。勘違いや思い込みとは最も恐ろしいものですからね。吉良吉影もそういってます





第1章:人工知能とは何か

人工知能の定義について、著名教授の見解紹介や、様々な角度からの定義を試みている。

人工知能研究者の目的:
人工知能研究者は構造論的に知能を解明しようとしている。対照的に、脳科学者は分析的に知能を解明。

チューリングテスト:
コンピュータと別の部屋にいる人間が画面とキーボードを通じて会話する。相手がコンピュータだと見抜けなければ合格。

AI効果:
原理がわかってしまうと「これはAIではない!」と思ってしまうこと。

AIの4段階:
レベル1 :   制御工学による制御をマーケティング的に人工知能と称している。
レベル2 :  推論探索や知識ベースにより振る舞いが多彩なもの。
レベル3 :    機械学習によりルールを自ら学習する。
レベル4 :   深層学習によって特徴量を自ら抽出する。

※一見、レベル3とレベル4が似ているように感じるかもしれません。が、これらは全然同じではありません。

「強いAI」と「弱いAI」:
強いAI:   人間の知能を工学的に実現。
弱いAI :  限定された機能によって、知的な問題解決が一見できているかのようにふるまう。

中国語の部屋:
中国語がわからないオペレーターが、中国語で問い合わせされたとい、入力された文字を膨大なマニュアルに照らし合わせながら確認し、決められた返答をしても、会話が成立したように見えるがその人は中国語を理解してはいない。


第2章: 第1次 AIブーム(1956~1970)

探索:
深さ優先探索や幅優先探索といった、場合分けによって答えを見つけ出す。

ハノイの塔:
第1次AIブームでは、単純な問題をAIで解くことができた。その例としてよく挙げられるゲーム。

ディープブルー:
1997年にチェス世界チャンピオンを下したIBMの人工知能。

モンテカルロ法の導入:
チェスや将棋における人工知能の性能を飛躍的に向上させた手法。ランダムに手を指し続けて終局させるという行為を何度も繰り返し、望ましい結果が得られた回数から、次の一手を評価する。

トイプロブレム:
ビジネスや医療など現実世界はいっそう複雑であり、AIには限定的なルールの定められた問題(トイプロブレム)しか解けないとされた。

 

つづく https://r2d.info/2017/10/30/matsuo2/

第3弾はコチラ
https://r2d.info/2017/10/31/matsuo3/

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